Pearson Journal Of Social Sciences & Humanities

Quick Access


Bu Dergi DOI ve Crosscheck üyesidir


Summary


AVRUPA BİRLİĞİ ÜLKELERİ İÇİN VERİ İŞLEME GRUP YÖNTEMİ (GMDH) tipi SİNİR AĞI İLE NÜFUS TAHMİNİ

Nüfus, bir ülkenin planlamasında, politika oluşturmasında, sosyal ve ekonomik hedeflerini belirlenmesinde kritik derecede önemli bir faktördür. Yeryüzünde insanların temel ihtiyaçlarını giderecekleri üretim alanı olan doğal kaynakların kısıtlı olması ve yaşamlarını devam ettirebilmeleri için yaşadıkları alanları korumaları gerekliliği nedeniyle bir ülkenin politika yapıcıları için nüfus tahmini ve gerekli planlamaların önceden yapılması büyük bir öneme sahiptir. Bu çalışmada 27 Avrupa Birliği (AB) ülkelerinin (Almanya, Avusturya, Belçika, Bulgaristan, Çek Cumhuriyeti, Danimarka, Estonya, Finlandiya, Fransa, Kıbrıs, Hırvatistan, Hollanda, İrlanda, İspanya, İsveç, İtalya, Letonya, Litvanya, Lüksemburg, Macaristan, Malta, Polonya, Portekiz, Romanya, Slovenya, Slovak Cumhuriyeti, Yunanistan) yıllık nüfus tahmini için Veri İşleme Grup Yöntemi (Group Method of Data Handling-GMDH) tipi Sinir Ağı (Neural Network-NN) yaklaşımı kullanılmıştır. Veri seti Dünya Veri Bankasından elde edilmiş olup 1960 - 2020 yıllarına ait veriler kullanılarak analiz yapılmıştır. Elde edilen test performansları, genel olarak ortalama yüzde karekök hatası (Root Mean Square Percentage Error-RMSPE) için %10 altındayken ve belirleme katsayısı (R^2) için 0.90 üzeri hatta genel olarak 0.99 civarındadır. Ayrıca, ortalama mutlak yüzde hatası (Mean Absolute Percentage Error-MAPE) değeri ise %10’nun altındadır. Bu değerlere göre modelin son derece doğru tahmin ettiği sonucuna ulaşılmaktadır. Ayrıca yapılan analiz Dünya Bankası Veri tabanında bulunan 2021 - 2032 tahmin değerleri ile de karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular ve karşılaştırma sonuçlarına göre GMDH tipi Sinir Ağı'nın 27 AB ülkesinin yıllık nüfus tahmini için çok iyi bir yaklaşım olduğu geçmiş yıllardaki gerçek değerlerle neredeyse birebir sonuç elde ettiği, bu nedenle gelecek yıllar için elde edilen tahminlerinde tutarlı ve başarılı olduğu sonucuna varılmıştır.



Keywords
Nüfus, Tahmin, Veri İşleme Grup Yöntemi (GMDH) Sinir Ağı, Yapay Sinir Ağı, Zaman Serisi Analizi.

References

Advanced Search


Announcements


     Değerli Bilim

    İnsanları!

    Dergimizin  

    TEMMUZ sayısına

    makale

    yükleyebilirsiniz.



    Değerli Bilim

    İnsanları!

    Dergimizin

    MAYIS sayısı

    yayınlanmıştır.



Address :19 Mayıs Mahallesi, 34360 Şişli, İstanbul, TURKEY
Telephone :+905394682758 Fax :
Email :pearsonjournal@gmail.com

Web Yazılım & Programlama Han Yazılım Bilişim Hizmetleri